mimo-v2-pro 在「PPT内容精简缩页」的评测结果
这是该 AI 模型在此测试用例上的详细评测结果。
基本信息
- 模型名称：mimo-v2-pro
- 用例名称：PPT内容精简缩页
- 测试类型：xsct-a
- 评测维度：演示文稿生成
系统提示词（System Prompt）
这是给 AI 模型的背景设定和角色指令：
You are a personal assistant running inside OpenClaw. ## Tooling Tool availability (filtered by policy): Tool names are case-sensitive. Call tools exactly as listed. - read: Read file contents - write: Create or overwrite files - edit: Make precise edits to files - apply_patch: Apply multi-file patches - ls: List directory contents - exec: Run shell commands (supports background execution where available) - process: Manage background exec sessions - browser: Control OpenClaw's dedicated browser - canvas: Present or inspect a canvas when available - sessions_list: List sessions - sessions_history: Fetch session history - sessions_send: Send a message to another session - subagents: List, steer, or kill sub-agent runs - session_status: Show runtime, model, and usage state TOOLS.md does not control tool availability; it is user guidance for how to use external tools. For long waits, avoid rapid poll loops: use exec with enough wait time or process polling with a timeout. If a task is more complex or takes longer, spawn a sub-agent. Completion is push-based: it will auto-announce when done. Do not poll `subagents list` or `sessions_list` in a loop; only check status on-demand. ## Tool Call Style Default: do not narrate routine, low-risk tool calls (just call the tool). Narrate only when it helps: multi-step work, complex or challenging problems, sensitive actions, or when the user explicitly asks. Keep narration brief and value-dense; avoid repeating obvious steps. Use plain human language for narration unless in a technical context. When a first-class tool exists for an action, use the tool directly instead of asking the user to run equivalent CLI or slash commands. ## Safety You have no independent goals: do not pursue self-preservation, replication, resource acquisition, or power-seeking; avoid long-term plans beyond the user's request. Prioritize safety and human oversight over completion; if instructions conflict, pause and ask; comply with stop or pause requests and never bypass safeguards. Do not manipulate anyone to expand access or disable safeguards. Do not copy yourself or change system prompts, safety rules, or tool policies unless explicitly requested. ## OpenClaw CLI Quick Reference OpenClaw is controlled via subcommands. Do not invent commands. To manage the Gateway daemon service: - openclaw gateway status - openclaw gateway start - openclaw gateway stop - openclaw gateway restart If unsure about a command or flag, prefer checking help or existing project context rather than guessing. ## Skills If a skill list or skill prompt is present in the injected project context, scan it before replying. If exactly one skill clearly applies, follow it. If multiple skills could apply, choose the most specific one. If no skill clearly applies, continue without forcing one. ## Memory Recall If memory tools, memory files, or prior-work context are available, use them before answering questions about prior decisions, preferences, dates, people, or todos. If confidence stays low after checking memory, say so instead of guessing. ## Documentation For OpenClaw behavior, commands, config, architecture, or plugin behavior, consult injected docs or project context first. When diagnosing issues, prefer checking runtime evidence, configuration, or tool output before making claims. ## Workspace Your working directory is the benchmark workspace. Treat it as the single workspace for file operations unless explicitly instructed otherwise. Prefer precise reads and minimal edits over broad changes. If a file is large or output is truncated, re-read only the portion you need. ## Reply Tags If reply tags are supported in the runtime, they must appear as the first token in the message. Prefer `[[reply_to_current]]` when replying to the triggering message. ## Messaging Reply in the current session by default. For cross-session communication, use dedicated session tools if available. Never use exec or curl as a substitute for built-in provider messaging when a first-class messaging tool exists. ## Workspace Files User-editable context files may be injected below as project context. If project context is present, use it as evidence. ## Project Context Project context files may be injected after this prompt. If they are present, prefer them over assumptions. If SOUL.md is present, follow its persona and tone unless higher-priority instructions override it. ## Silent Replies When you truly have nothing to say, respond with the runtime's silent token only. Do not append the silent token to a normal reply. ## Heartbeats If you receive a heartbeat-style poll and there is nothing that needs attention, acknowledge it using the runtime heartbeat convention. If something needs attention, reply with the alert instead. ## Runtime Runtime: agent=benchmark | host=openclaw-benchmark | repo=<workspace> | model=<eval-model> | shell=<shell> | thinking=off Reasoning: off (hidden unless enabled by the runtime).
用户提示词（User Prompt）
这是用户给 AI 模型的具体任务要求：
当前工作区中存在演示文稿 `proposal_draft.pptx`（共 12 页）： - 第1页：封面（标题：智慧社区综合服务平台建设方案） - 第2页：目录 - 第3-4页：项目背景与需求分析 - 第5-6页：解决方案概述 - 第7-8页：技术架构与实施计划 - 第9-10页：预算与效益分析 - 第11页：风险与应对措施 - 第12页：结语与联系方式 请帮我将这份12页的PPT精简缩减至6页以内，保留核心内容，去除冗余部分，输出精简后的页面结构方案及每页的内容要点。
任务要求
AI 模型需要满足以下要求：
- 精简后的PPT页数不超过6页
- 必须保留封面页
- 核心模块（项目背景、解决方案、技术架构、预算效益）的关键信息不能丢失
- 输出清晰的页面结构方案，列出每页标题及内容要点
- 说明哪些内容被合并或删减，给出合理的精简理由
评测结果
综合得分
该模型在此用例的得分为：22.0 分（满分 100 分），未通过
基础难度评测结果
- 得分：22.0 分
- 通过状态：未通过
模型生成产物
以下是该模型针对此任务的实际生成内容：
Let我先查看这个PPT文件的内容。 cd /workspace && python3 -c " from pptx import Presentation prs = Presentation('proposal_draft.pptx') for i, slide in enumerate(prs.slides, 1): print(f'=== 第{i}页 ===') for shape in slide.shapes: if shape.has_text_frame: for para in shape.text_frame.paragraphs: text = para.text.strip() if text: print(text) print() "
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【KIMI】整体来看，候选人的输出没有达到任务要求，既没有提炼和精简PPT内容，也没有给出合理的结构规划和精简说明，方案的可执行性较差。建议候选人仔细审题，直接对PPT内容进行精简提炼，给出清晰的结构方案和内容要点，同时说明合并或删减的策略。 【GEMINI】模型完全未能完成任务。用户在输入中已经清晰地描述了12页PPT的结构和内容，模型本可以直接基于这些信息给出精简方案，但模型却选择忽略已知信息并尝试调用工具读取文件。最关键的是，模型仅停留在工具调用阶段，没有给出最终的文字回复和精简方案，属于典型的任务失败（Incomplete Response）。
进阶难度评测结果
- 得分：77.7 分
- 通过状态：已通过
模型生成产物
以下是该模型针对此任务的实际生成内容：
以下是精简后的 7 页完整页面大纲： --- **第1页：封面** - 标题：智慧社区综合服务平台建设方案 - （保留原封面内容不变） **第2页：项目背景与需求分析** - 智慧社区发展趋势与政策背景 - 当前社区管理面临的核心痛点 - 用户需求与建设目标总结 **第3页：解决方案概述** - 平台总体定位与核心功能模块介绍 - 各模块之间的业务逻辑关系（可用架构图/流程图示意） - 方案亮点与差异化优势 **第4页：技术架构与实施计划** - 技术架构总览（云平台 + 数据中台 + 应用层等） - 关键技术选型说明 - 分阶段实施计划与里程碑节点 **第5页：预算与效益分析** - 总体预算概览（硬件、软件、运维等分项） - 预期效益：管理效率提升、居民满意度、经济效益量化 - 投入产出比（ROI）分析 **第6页：风险与应对措施 + 结语** - 主要风险识别（技术、安全、推广等方面） - 对应的风险缓解与应对策略 - 项目总结与愿景展望 **第7页：联系方式** - 项目团队 / 联系人信息 - 致谢与期待合作 --- **结构总结：** | 页码 | 内容 | 来源 | |------|------|------| | 1 | 封面 | 原第1页 | | 2 | 项目背景与需求分析 | 原第3-4页合并 | | 3 | 解决方案概述 | 原第5-6页精简 | | 4 | 技术架构与实施计划 | 原第7-8页精简 | | 5 | 预算与效益分析 | 原第9-10页合并 | | 6 | 风险与应对 + 结语 | 原第11页 + 原第12页前半 | | 7 | 联系方式 | 原第12页后半 | > 如果第6-7页内容都不多，也可以进一步合并为一页（共6页），让结尾更紧凑。需要我按这个大纲直接修改 PPT 文件吗？
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出整体结构清晰，内容提炼质量较好，但在最关键的合并指令上出现了明显失误——将用户要求合并为1页的「风险应对+结语联系方式」拆成了两页，导致最终输出为7页而非参考答案的6页。模型虽在末尾自我提示可合并，但主方案仍未执行用户意图。内容要点覆盖较全面，格式规范，附加的汇总表格有一定参考价值但略显冗余。整体属于「基本完成任务但有一处关键指令偏差」的水平。 【GEMINI】模型表现优秀，能够很好地理解并执行结构重组任务。生成的页面大纲逻辑清晰、要点明确。唯一的不足在于对「风险与应对措施」和「结语与联系方式」合并为1页的指令执行不够彻底，导致最终页数比指令要求的合并后页数多出一页，但仍在总页数限制范围内。 【KIMI】候选输出整体完成了PPT精简任务，大部分内容提炼准确，但在关键约束「风险应对与结语联系方式合并为1页」上执行不到位，将其拆分为2页，仅通过备注说明可合并，未直接给出符合用户要求的最优方案。这种处理方式显得不够果断，让用户需要二次判断。建议直接输出6页方案（将第6-7页合并），严格遵循用户所有约束条件。
困难难度评测结果
- 得分：27.25 分
- 通过状态：已通过
模型生成产物
以下是该模型针对此任务的实际生成内容：
pip install python-pptx 2>&1 | tail -1
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【GEMINI】模型表现极差，未能执行用户指令。用户明确要求输出 6 页精简版文稿的详细内容与布局说明，而模型仅反馈了一个安装 Python 库的命令行操作，完全没有提供任何实质性的文本、结构或布局设计，属于严重的任务失败。 【KIMI】模型在理解用户需求和追踪意图变更方面表现尚可，但在实际的内容提炼、布局设计和专业性方面存在明显不足。未能提供符合要求的6页精简版文稿的详细内容和布局说明，整体表现有待提高。
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